Computational Structural Engineering (전산구조공학)

Computational Structural Engineering Institute of Korea (한국전산구조공학회)
권호 표지

Prediction for the Structural Behavior of the Stub-Girder System Using the Neural-Network-Based Model

신경망 근사 해석 모델에 의한 스터브 거더의 거동 예측

  • 이승창 (한양대 초대형구조시스템연구센터, 연구조교수) ;
  • 박승권 (한양대학교 전자통신공학과) ;
  • 이병해 (한양대학교 건축공학과)
  • Published : 1998.09.01
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Abstract

본 논문은 신경망 근사 해석 모델의 원형을 스터브 거더의 거동 해석에 적용하고, 이 과정 중에 발생한 문제점을 파악하여 해결책을 제시함으로써, 앞서 개발한 원형 모델을 스터브 거더 시스템에 적합하도록 발전시키는데 목적이 있다. 스터브 거더의 해석 변수는 주어진 시간 내에 시뮬레이션이 가능하게 7개, 해석 결과값은 탄성 처짐뿐만 아니라 응력까지 고려하여 총 4개의 결과값을 동시에 고려하고, 학습 패턴 수는 총 143개를 사용하였다. 근사해석의 정확도를 향상시키고 학습의 수렴성을 보장하기 위하여 다양한 시뮬레이션을 수행하여 은닉층 뉴런 수, 학습 패턴 그리고 최대 에러의 관계를 규명하고, 이 결과를 바탕으로 신경망 근사 해석 모델 개발 단계를 수정하여 제안하였다.

Keywords

References

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